python數據分析與數據化運營

『壹』 學完python可以從事哪些工作

整理了Python的7大就業方向，希望大家能找到適合自己的，然後學習下去，完成人生的目標。
1、Web開發（Python後端）
Python有很多優秀的Web開發框架，如Flask、Django、Bootstar等，可以幫助你快速搭建一個網站。當需要一個新功能時，用Python只需添加幾行代碼即可，這受到了很多初創型公司的一致歡迎。
像知乎、豆瓣、小米這樣的大廠，最早的網站都是用Python搭建的，國外則更多，如YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix等代表地球頂級流量的大站，都構建在Python之上。
平均薪資：15~20K
技能要求：前端基礎、Python基礎、主流Python Web框架（Flask、Django等）、資料庫等
2、Python爬蟲工程師
顧名思義，就是用Python收集和爬取互聯網的信息，也是小夥伴們入坑Python的第一驅動力。靠人力一星期才能完成的工作，你泡著咖啡、跑10分鍾爬蟲即可，又裝X又實用，學會Python爬蟲後，即使不做程序員的工作也能加分不少。
平均薪資：15~25K
技能要求：前端基礎、Python爬蟲庫、資料庫、JS反爬等
友情提示：注意法律風險
3、Python數據分析師
這個時代，數據和黃金一樣寶貴，現在最火的公司如：今日頭條、抖音、快手等，產品都建立在對用戶的分析之上，更不用說淘寶、京東、拼多多這些 「定製化推薦」 的老手。
可以說，所有的商業公司都需要這樣一個角色，Python數據分析師也成了目前最火的職業之一。
Python是目前數據分析業務中，最常用的語言。學會Python後，基本可以滿足數據分析經理的招聘需求。
平均薪資：10~25K
技能要求：統計學基礎、Python的數據分析庫（Pandas、NumPy、matplolib）、資料庫、機器學習框架（高端職位需要）
4、AI工程師
人工智慧是目前最火的方向之一，薪資待遇非常高（土豪的代名詞）。從招聘網站上可以看到，80K、100K 的職位也有很多，流下了沒有技術的淚水，當然這些職位的要求也相對較高。
Python是人工智慧時代的頭牌語言，不管是機器學習（Machine Learning）還是深度學習（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python調用，如Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow等，因此Python是人工智慧工程師的必備技能之一。
薪資：20~40K
技能要求：統計學基礎、Python、數據分析庫、機器學習、深度學習框架
5、自動化運維工程師
運維工程師經常要監控上百台機器的運行，或同時部署的情況。使用Python可以自動化批量管理伺服器，起到1個人頂10個人的效果。
自動化運維也是Python的主要應用方向之一，它在系統管理、文檔管理方面都有很強大的功能。
平均薪資：15~25K
技能要求：Python、shell、Linux、資料庫、openpyxl庫等
6、自動化測試工程師
測試的工作是枯燥和重復的，在過去，每次產品更新，都要重復測試一遍，效率低而且容易出錯。
Python提供了很多自動化測試的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重復工作，Python自動化測試也變得越來越流行。
平均薪資：10~20K
技能要求：Python、自動化測試框架、Linux等
7、Python游戲開發
Python游戲開發的招聘集中在游戲伺服器領域，主要負責網路游戲的伺服器功能開發、性能優化等工作。
平均薪資：15~25K
技能要求：Python、Python Web框架、Linux、資料庫、Nginx等
通過以上一系列的講解，相信各位剛入門Python編程語言的人，對於Python主要用來做什麼這個問題有了一定的了解。Python編程語言應用廣泛，就業方向也是十分廣闊，當下正是學習Python的好時機。

『貳』 《Python數據分析與數據化運營》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python數據分析與數據化運營（第2版）》（宋天龍）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python數據分析與數據化運營（第2版）

作者：宋天龍

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2019-6-1

頁數：549

內容簡介：

這是一本將數據分析技術與數據使用場景深度結合的著作，從實戰角度講解了如何利用Python進行數據分析和數據化運營。

暢銷書全新、大幅升級，第1版近乎100%的好評，第2版不僅將Python升級到了新的版本，而且對具體內容進行了大幅度的補充和優化。作者是有10餘年數據分析與數據化運營的資深大數據專家，書中對50餘個數據工作流知識點、14個數據分析與挖掘主題、4個數據化運營主題、8個綜合性案例進行了全面的講解，能讓數據化運營結合數據使用場景360°落地。

全書一共9章，分為兩個部分：

第一部分（第1-4章） Python數據分析與挖掘

首先介紹了Python和數據化運營的基本知識，然後詳細講解了Python數據獲取（結構化和非結構化）、預處理、分析和挖掘的關鍵技術和經驗，包含10大類預處理經驗、14個數據分析與挖掘主題，50餘個知識點。

第二部分（第5~9章） Python數據化運營

這是本書的核心，詳細講解了會員運營、商品運營、流量運營和內容運營4大主題，以及提升數據化運營價值的方法。每個運營主題中都包含了基本知識、評估指標、應用場景、數據分析模型、數據分析小技巧、數據分析大實話以及2個綜合性的應用案例。

作者簡介：

宋天龍(TonySong)

大數據技術專家，觸脈咨詢合夥人兼副總裁，前Webtrekk中國區技術和咨詢負責人（Webtrekk，德國的在線數據分析服務提供商）。

擅長數據挖掘、建模、分析與運營，精通端到端數據價值場景設計、業務需求轉換、數據結構梳理、數據建模與學習以及數據工程交付。在電子商務、零售、銀行、保險等多個行業擁有豐富的數據項目工作經驗，參與過集團和企業級數據體系規劃、DMP與數據倉庫建設、大數據產品開發、網站流量系統建設、個性化智能推薦與精準營銷、企業大數據智能等。參與實施客戶案例包括聯合利華、Webpower、德國OTTO集團電子商務（中國）、Esprit中國、豬八戒網、順豐優選、樂視商城、泰康人壽、酒仙網、國美在線、迪信通等。

『叄』 學習Python爬蟲後想學數據挖掘和數據分析。請問有哪些Python數據挖掘和數據分析的書籍

學習Python爬蟲後想學數據挖掘和數據分析。Python數據挖掘和數據分析的書籍有：
1.Python 數據分析與挖掘實戰 張良均等著 機械工業出版社
2.Python for Data Analysis
3.Python數據分析與數據化運營

『肆』 學習python具體能做什麼工作呢

Python的就業方向有很多，但是只有選擇適合自己的才能支撐自己走得更遠。
1、常規軟體開發
Python支持函數式編程和OOP面向對象編程，能夠承擔任何種類軟體的開發工作，因此常規的軟體開發、腳本編寫、網路編程等都屬於標配能力。
2、爬蟲
顧名思義，就是用Python收集和爬取互聯網的信息，也是很多小夥伴們學習Python的第一驅動力，總覺得Python就是天然為爬蟲而生，簡單快速，可能靠人力一周才能完成的工作，你泡著咖啡、跑10分鍾爬蟲即可，真的非常有成就感。無論營銷、運營還是產品經理，高效獲取有效數據已成為職場必備技能。
3、Python數據分析
如今公司的產品都建立在對用戶的分析之上，也就是所有的商業公司都需要這樣一個角色，學會了爬蟲，便有了數據來源，運用這些數據以及相應的爬蟲庫和excel表格，就可以進行簡單的數據分析。
4、Python Web網站工程師
Web一直都是不可忽視的存在，利用Python的框架做一些頁面精美的網站，Python有很多優秀的Web開發框架，如Flask、Django、Bootstar 等，可以幫助你快速搭建一個網站。
5、人工智慧
Python是人工智慧時代的頭牌語言，不管是機器學習 （Machine Learning）還是深度學習（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用Python調用，Python是人工智慧工程師的必備技能之一。
6、自動化運維工程師
運維是必須而且一定要掌握Python語言，使用Python可以自動化批量管理伺服器，起到1個人頂10個人的效果。它在系統管理、文檔管理方面都有很強大的功能。
7、Python自動化測試工程師
Python語言對測試的幫助是非常大的，自動化測試中Python語言的用途很廣，Python提供了很多自動化測試的框架，如Selenium、Pytest等，避免了大量的重復工作，Python自動化測試也變得越來越流行。
8、游戲開發
游戲伺服器領域，主要負責網路游戲的伺服器功能開發、性能優化等工作。

Python沒有非常強勢的問題，但是它簡單的語言結構應用非常廣泛，無論上述你選擇哪個方向，都是不會錯的。

『伍』 python主要可以做什麼

python主要可以做Web 和 Internet開發、科學計算和統計、桌面界面開發、軟體開發、後端開發等領域的工作。

Python是一種解釋型腳本語言。Python可以應用於眾多領域，如：數據分析、組件集成、網路服務、圖像處理、數值計算和科學計算等眾多領域。互聯網公司廣泛使用Python來做的事一般有：自動化運維、自動化測試、大數據分析、爬蟲、Web 等。

(5)python數據分析與數據化運營擴展閱讀

python的主要優點：

簡單易學：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。因有極其簡單的說明文檔，Python極其容易上手。

運行速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。

免費、開源資源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

可擴展性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。

『陸』 學習Python，都能夠做什麼相關的工作

現在互聯網發展迅速，眾多行業巨頭，都已經轉投到人工智慧領域，而人工智慧的首選編程語言就是python，所以學好Python能夠從事的工作還是很多的，而且前景非常不錯。

學完python可以應用於以下領域：

①Web 和 Internet開發

②科學計算和統計

③人工智慧

④桌面界面開發

⑤軟體開發

⑥後端開發

⑦網路爬蟲

可以從事的崗位也很多，比如Python爬蟲工程師，大數據工程師等等！

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

『柒』 數據分析師怎麼學

首先你要知道成為一名數據分析師所需要具備的技能：

• 數學知識

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，sql 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

『捌』 Python學完之後可以找什麼工作

不知道大家有沒有遇到過這種情況，面試時被面試官問會不會用python，結果你說不會就沒有結果了。於是你很氣憤地向好友抱怨，我又不面技術為啥要會python，卻發現你的好友正在用python下載電影。驀然回首，大家都在學習python。

你不禁會有疑問：為什麼要學習python,學完就能找到工作嗎?又能找到哪些工作呢?

讓我們先來看看python的發展前景：python在數據分析、後端開發、人工智慧、運維、全棧開發等多方面都具有得天獨厚的優勢，與其他類型的編程語言相比，python具有容易上手，應用范圍廣這兩個最大優點。而且在市場競爭以及就業薪水方面，python都是最有利的工具。

下面讓我們具體來看一下學完python能從事那些工作。

1.web開發：目前國內的豆瓣網、知乎、果殼網等，國外的Google、YouTube等後台都是基於python開發的。因為python擁有非常完善與web伺服器交互的庫，大量的免費網頁模板，相對於更具有優勢，同時還具有非常優秀的Django框架，功能齊全。

2.數據分析：python被廣泛地運用於數據分析行業，通過python對大量數據進行採集，挖掘，清洗和分析，形成專業的數據分析報告，幫助企業運營決策，最終實現業務的增長。

3.人工智慧：人工智慧飛速發展，在未來對於人工智慧人才的需求量很大，現在出現的幾個非常有影響力的人工智慧框架，大多是python的實現的。

當然，學完python還有很多可以從事的工作，例如運維工程師，游戲開發工程師等，即使是不從事技術性工作，我們平常工作中也可以用python作為工具來進行數據的採集和分析，可以大大提高我們的工作效率。

『玖』 python數據分析師需要學什麼

python數據分析師。現在大數據分析可以熱得不要不要的。從發展來看，python數據分析師很有前景的。但也並不是隨便一個公司就可以做大數據分析的。有幾個問題是做大數據要考慮的：大數據來源是否全面，分析什麼，誰來使用等等。當然如果能到能做大數據的公司，那薪水還是可觀的。要做python數據分析師，有一些東西是不得不學的，要不然，做不了分析師的，可能做的程序員，幫別人實現分析的結果而已。第一：統計學知識。（推薦學習：Python視頻教程）
這是很大一部分大數據分析師的短板。當然這里說的不是簡單的一些統計而已。而是包括均值、中位數、標准差、方差、概率、假設檢驗等等具有時間、空間、數據本身。差不多應該是理工科的高等數學的知識，甚至還高一點兒。要能夠建模，要不然你分析出來的結果離實際相差十萬八千里的話，估計要不了幾天，你就會被卷鋪蓋走人了。當然，做個一般的大數據分析師，就不會涉及到很深的高等數學知識了，但要做一個牛B的大數據分析師，還是要學習學習再學習。
第二：很多人想不到的，你還是把EXCEL玩熟悉吧。
當然不需要掌握的高大全，也得要掌握常用的函數，比如重點包括但不限於sum，count，sumif，countif，find，if，left/right，時間轉換，透視表，各種圖表做法等之類的。如果數據量不算是特別大的話，Excel能夠解決很多問題。比如，篩選部分贓數據，排序，挑選滿足條件的數據等等。
第三：分析思維的練習。
比如結構化思維、思維導圖、或網路腦圖、麥肯錫式分析，了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。
第四：資料庫知識。
大數據大數據，就是數據量很多，Excel就解決不了這么大數據量的時候，就得使用資料庫。如果是關系型資料庫，比如Oracle、mysql、sqlserver等等，你還得要學習使用SQL語句，篩選排序，匯總等等。非關系型資料庫也得要學習，比如：Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 HBase等等，起碼常用的了解一兩個，比如Hbase，Mongodb，redis等。
第五：業務學習。
其實對於大數據分析師來說，了解業務比了解數據更重要。對於行業業務是怎麼走的對於數據的分析有著非常重要的作用，不了解業務，可能你分析的結果不是別人想要的。
第六：開發工具及環境。
比如：Linux OS、Hadoop（存儲HDFS，計算Yarn）、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發工具python等等語言工具。
總之，要做一個高級或總監級的大數據分析師那是相當的燒腦的。要學習了解的東西如果只是單純的數據方面的話，那業務和統計知識的學習是必不可少的。如果是實用型的大數據分析師可能只掌握某些部分就可以。大數據開發工程師的話，基本就是掌握開發環境、開發語言以及各種圖表的應用，也是可以滿足的。畢竟，一個公司要團隊協作，一人懂一部分就可以搞出分析產品出來了。認定一項事情就去干！越干越輕松，越干越牛B！
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